[发明专利]基于SVM模型的汽车侧翻预警算法

说明书

本发明公开了一种基于SVM模型的汽车侧翻预警算法，属于交通安全领域，包括以下步骤：a，选用一个车辆模型用于侧翻预警控制器设计，建立驾驶员‑车辆‑道路环境模型；b，确定侧翻危险评估指标；c，利用SVM算法搭建汽车侧翻危险预测经验模型，利用驾驶员‑车辆‑道路环境模型输出的确定性变量和随机变量作为汽车侧翻危险预测经验模型的输入量，确定汽车侧翻极限状态函数的显示函数，利用超曲面进而可视化地将汽车状态样本分为侧翻不安全区和侧翻安全区。本发明将考虑不确定性的概率方法运用到汽车动态侧翻预警算法设计中，提供车辆侧翻安全极限及其梯度的显式函数，降低系统强非线性和不确定性的外在干扰，有效提高车辆动态侧翻预警精度。

技术领域

本发明涉及交通安全领域，尤其是一种汽车侧翻预警的算法，用于汽车侧翻预警研究。

背景技术

交通事故是造成人员生命及财产严重损失的重要形式，而汽车侧翻事故是最为严重的交通事故之一。据统计，汽车侧翻已成为仅次于正面碰撞的高发事故。2014年，法国汽车侧翻事故率虽然仅为4.7％，但造成14％的人员死亡，同时侧翻发生后极易对道路、桥梁等公共设施进行破坏，甚至造成环境的严重污染。因此，汽车侧翻预警及控制研究得到世界范围内的充分关注。汽车侧翻预警及控制研究目前可以归为两类：主动和被动汽车侧翻保护系统。其中，主动汽车侧翻保护系统通过主动控制策略及装置改进汽车侧翻稳定性。如LIANG等利用基于预测控制的主动制动实现汽车侧翻稳定性控制，但其对汽车系统的非线性特性及不确定性涉及较少。GHAZALI等采用了前轮转向和主动制动综合控制汽车侧翻稳定性。其中，前者采用低阶模型预测方式控制跟踪误差，后者控制汽车速度跟踪误差，但未提供跟踪误差阈值对侧翻控制效果的影响。BRAGHIN等提出一种基于空气动力学载荷估计的防侧翻控制策略。ANUBI等则使用变刚度悬架对抗车辆横向倾覆力矩。ZHU等利用差动制动和滑膜控制进行重型车辆侧翻控制，可有效提高重型车辆的侧翻及横摆稳定性。HAMID等利用鲁棒控制器进行极限工况下侧翻稳定性控制。JIN等提出利用鲁棒控制和遗传算法进行车辆防侧翻预警及控制，该算法在车辆纵向质心位置变化方面具有较好鲁棒性。

此外，被动汽车侧翻保护系统，如侧翻预警系统常用来防侧翻控制。如MASHADI等提出车轮抬起时的车辆动力学模型，并推导出侧翻阈值。HAIQING等设计了改进预测载荷转移率IPLTR作为侧翻预警指标。FENGCHEN等提出利用车轮抬起前后质心位置变化进行侧翻危险预测的方法。但其质心位置估计的精度很难保证。YI等提出利用可靠性方法进行重型车辆侧翻预警控制。HOCINE等利用估计的轮胎垂直力计算车辆载荷转移率，进而进行侧翻危险预警控制。ZHU等提出基于改进TTR方法进行重型车辆侧翻预警控制，其中设计卡尔曼观测器实时估计车辆侧倾角，进而保证载荷转移率LTR和TTR值的计算精度。CHOU等提出利用灰色系统理论进行重型半挂车辆侧翻预警控制，其中利用灰色侧翻指标GRI作为侧翻危险监测依据。

综上所述，绝大多数防侧翻控制都是在车辆即将发生侧翻危险时候开始起作用，而且该时刻“驾驶员-车辆-道路环境”可以被看成一个复杂的交互系统，驾驶员或者主动防侧翻控制装置必须依据车辆动力学响应及道路环境信息及时修正车辆的速度、转向等动作，才可以避免车辆稳定性的恶化。但上述“驾驶员-车辆-道路环境”系统具有较强的非线性和建模测量的不确定性，传统的确定性方案不足以精确建模。

发明内容

本发明需要解决的技术问题是开发一种考虑不确定性的基于SVM经验模型的汽车侧翻预警算法，将考虑不确定性的概率方法运用到汽车动态侧翻预警算法设计中，考虑驾驶员-车辆-道路系统的不确定性和参数的实变性，提供车辆侧翻安全极限及其梯度的显式函数，同时，利用可视化的超曲面界定出汽车侧翻安全区域和不安全区域，降低系统强非线性和不确定性的外在干扰，有效提高车辆动态侧翻预警精度。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

基于SVM模型的汽车侧翻预警算法，包括以下步骤：

a，首先选用一个车辆模型用于侧翻预警控制器设计，建立驾驶员-车辆-道路环境模型；